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量化交易里的参数优化方法有不少呢。首先是网格搜索法，它会在你设定的参数范围内，按照一定的步长去遍历所有可能的参数组合，然后评估每个组合的表现，找出最优的那个。不过这种方法计算量比较大，特别是参数范围很广的时候。
还有遗传算法，这是模拟生物进化的过程，通过选择、交叉、变异等操作，让参数组合不断进化，逐渐找到最优解，它的优点是能跳出局部最优，更有可能找到全局最优解。
另外还有粒子群算法，把每个参数组合看成一个粒子，这些粒子在参数空间里飞行，通过互相交流和自身经验来寻找最优位置。
不过参数优化也有风险，过度优化可能会让策略在历史数据上表现很好，但在实际市场中却失效，也就是出现过拟合的情况。对于普通人来说，量化交易本身就比较复杂，参数优化更是需要专业的知识和经验。
我金融专业毕业后从事投资行业十几年了，要是你觉得我回答得还行，对量化交易感兴趣想科学赚钱，帮我点个赞右上角加我微信，我给你详细讲讲。
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另外还有粒子群算法，把每个参数组合看成一个粒子，这些粒子在参数空间里飞行，通过互相交流和自身经验来寻找最优位置。
不过参数优化也有风险，过度优化可能会让策略在历史数据上表现很好，但在实际市场中却失效，也就是出现过拟合的情况。对于普通人来说，量化交易本身就比较复杂，参数优化更是需要专业的知识和经验。
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发布于2025-5-8 23:10 南京
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